Universidad Pública de El Alto

Background: The emotional climate in university settings is a key factor in academic performance, institutional coexistence, and psychological well-being. However, most studies are based on subjective instruments, such as surveys and self-reports, which limit the collection of objectives and real-time information. Objective: To evaluate the emotional climate of university students through the operational implementation of a pre-trained, proprietary convolutional neural network (CNN) model, applied in a face-to-face university setting within the Systems Engineering program at the Public University of El Alto (UPEA), providing empirical evidence on the contextualized and responsible integration of artificial intelligence in higher education. Methods: A quantitative, descriptive, non-experimental, cross-sectional study was conducted with multiple independent situational cuts (entry and exit), without individual follow-up. A proprietary CNN architecture was used, composed of three convolutional blocks with Batch Normalization and Dropout, accumulating approximately 1.7 million trainable parameters. The model was pre-trained with 35.887 grayscale facial images of 48×48 pixels (Data Set FER-2013), achieving a training accuracy of approximately 90% and an average validation accuracy of 65%. Evaluation metrics such as precision, recall, and F1 score were also used. In the field application, 1,850 emotional detections were recorded in the Systems Engineering program at the Public University of El Alto. Results: A predominance of neutral emotions (38.9%) was observed, followed by positive emotions such as happiness and surprise. Moderate variations were identified between arrival and departure, with a slight increase in emotions such as sadness and anger at the end of the academic day. Similar emotional patterns were also observed among the different institutional roles. Conclusions: The findings provide empirical evidence on the applicability of CNN models trained on standardized databases for the objective measurement of university emotional climate in real-world Latin American contexts, contributing to the field of artificial intelligence applied to higher education. Furthermore, the study proposes a replicable methodological approach for the automated monitoring of university emotional climate using artificial intelligence, opening new lines of research in educational analytics and institutional well-being

El presente artículo examina la importancia de las habilidades blandas en la formación docente, particularmente en el contexto boliviano y la educación inicial. Se destaca que, además de la transmisión de conocimientos técnicos, es fundamental que los docentes desarrollen competencias interpersonales y emocionales para crear ambientes de aprendizaje positivos. El aprendizaje experiencial se presenta como una metodología eficaz para potenciar estas habilidades, ya que promueve un entendimiento profundo y práctico. La investigación se fundamenta en revisiones sistemáticas y estudios de caso que evidencian cómo el fortalecimiento de las habilidades blandas contribuye a la preparación de docentes capaces de enfrentar los desafíos de la educación contemporánea caracterizada por la incertidumbre y la innovación tecnológica.

Introducción: La infección por VIH sigue siendo un desafío mundial con 39 millones de personas afectadas. En América Latina y Bolivia persisten altas tasas de diagnóstico tardío, baja adherencia terapéutica y escasez de información clínica sistematizada. Objetivo: Describir y analizar el perfil inmunológico y epidemiológico de nuevos casos de VIH en el Instituto Nacional de Laboratorios de Salud (INLASA) de La Paz, 2016–2020. Materiales y métodos: Estudio observacional retrospectivo analítico con 1.149 pacientes con diagnóstico confirmado en base al algoritmo de diagnóstico vigente. Se analizaron variables sociodemográficas, inmunológicas (CD4, CD8, índice CD4/CD8) y virológicas (carga viral), aplicando estadísticas descriptivas y bivariadas con p<0,05. Resultados: La media de edad fue 32,16 años, 51,7% entre 15–29 años y 66,6% varones. La transmisión sexual representó 97,3% de los casos, predominando la vía heterosexual (70,9%). El 39,3% presentó CD4<200 células/mL, 48% entre 200–499 y 10,6% ≥500. El 95,7% tuvo carga viral detectable. Hubo asociación significativa entre sexo y estado civil (χ²=91,5; p<0,001) y entre sexo y categoría de CD4 (χ²=11,8; p=0,003). Los hombres tuvieron mayor proporción de CD4<200 (45% vs. 30% en mujeres) y menor mediana de CD4 (198 vs. 279 células/mL; p<0,001). No hubo diferencias significativas en carga viral por sexo (p=0,37). El índice CD4/CD8 estuvo invertido en la mayoría. Conclusiones: La mayoría de los pacientes fueron diagnosticados en fases avanzadas, especialmente varones jóvenes, lo que exige fortalecer el diagnóstico precoz focalizado y estrategias preventivas para alcanzar las metas 95-95-95 de ONUSIDA.

El estudio fue realizado en El Alto (3 905 m s.n.m., Bolivia), donde se evaluó el efecto de distintos niveles de proteína cruda (testigo 20-18%, T1 18-16%, T2 16-14%) en dietas para pollos de engorde de la línea Ross 308, bajo condiciones de hipoxia y estrés por frío, utilizando un diseño experimental completamente al azar (DCA) con 126 aves. Los resultados del ANOVA no mostraron diferencias significativas (p > 0.05) en ganancia de peso, consumo de alimento ni conversión alimenticia entre tratamientos, con coeficientes de variación que validan la confiabilidad de los datos, indicando que las variaciones en proteína cruda no afectaron el rendimiento productivo bajo manejo ambiental óptimo. Sin embargo, los machos presentaron mayor ganancia de peso, posiblemente por factores genéticos, mientras que la fibra en las dietas (5%) pudo limitar la digestibilidad. En la variable de mortalidad, el grupo testigo registró 12.7%, significativamente mayor que T1 (7.14%) y T2 (4.76%), atribuido al síndrome ascítico, lo que sugiere que dietas con menor proteína cruda (16-14%) reducen la incidencia de ascitis sin afectar el rendimiento zootécnico. El estudio concluye que un enfoque integral que combine nutrición, manejo ambiental y genética es clave para optimizar la producción avícola en altura, recomendando futuras investigaciones sobre impacto económico y digestibilidad.

Abstract Background. Foraminal neuropathy involves stenosis at the level of the foramen leading to nerve compression causing pain, sensory disturbances, and muscle weakness. It results from the narrowing of the neural foramen due to degenerative, traumatic, or congenital factors. Quantifying nerve occupancy within the foramen can illuminate potential compression issues and guide clinical decisions, particularly in lumbar foraminal stenosis (LFS). Results. This six-year retrospective cohort study on 800 patients at NCC No. 2, Moscow, focused on quantifying nerve occupancy in the foramen using high-resolution MRI. Inclusion criteria included symptoms of nerve compression and prior spinal imaging. Advanced imaging software provided precise volumetric measurements of the foraminal spaces and nerves. The percentage of foramen occupied by the nerve was calculated to assess compression. The study found a progressive increase in nerve occupancy and symptom severity from L1/L2 to L5/S1 levels. High nerve occupancy percentages correlated with higher pain (VAS scores) and disability (ODI scores). L4/L5 and L5/S1 showed the most significant nerve compression and symptom severity, indicating critical sites for LFS diagnosis and treatment. Conclusions. This study advances understanding of lumbar foraminal stenosis by quantifying nerve occupancy. The findings highlight the importance of targeting lower lumbar levels in diagnosis and treatment, emphasizing the correlation between high nerve occupancy and symptom severity. This methodological approach enhances clinical precision and outcomes in managing foraminal stenosis.

La movilidad académica internacional se ha consolidado como un componente crucial en la carrera de los investigadores, facilitando la transferencia de conocimiento, la expansión de redes de colaboración y el acceso a recursos avanzados. Este artículo presenta un análisis cuantitativo exhaustivo sobre la relación entre la movilidad académica y el impacto en la producción científica. Utilizando un diseño de estudio bibliométrico y datos agregados de fuentes como Scopus, Web of Science y estadísticas de la UNESCO, se examinó una muestra de 2,232 investigadores de diversas disciplinas y etapas de carrera. La metodología empleada combina análisis estadístico descriptivo e inferencial, incluyendo pruebas t de Student, análisis de chi-cuadrado y un modelo de regresión múltiple para identificar los factores predictores de la productividad científica. Los resultados revelan que los investigadores con experiencia de movilidad internacional exhiben un rendimiento significativamente superior en comparación con sus pares no móviles, con un 30.6% más de publicaciones, un 31.3% más de citas recibidas y un 52% más de colaboradores. El análisis de regresión confirma que la movilidad internacional es un predictor positivo y significativo (β = 0.342, p < 0.001) de la producción científica, incluso después de controlar por variables como el género, la etapa de carrera y el campo científico. Estos hallazgos subrayan la importancia de las políticas de fomento a la movilidad como estrategia para potenciar el capital humano y el desarrollo científico a nivel global. Se discuten las implicaciones de estos resultados para las instituciones de educación superior y los organismos de financiación de la investigación.

This work examines how a transverse magnetic mode electromagnetic wave propagates in a medium with thirdorder nonlinear and anisotropic electric permittivity. The proposed model is solved using the homotopy analysis method. Two cases are considered: the first analyzes a wave traveling through an infinite medium, and the results show a transverse rotation of the electric field, indicating that the material induces a change in longitudinal polarization. In the second case, the wave passes through a waveguide with metallic boundaries. The eigenvalues were determined and compared with those of a linear and isotropic material. The results show that nonlinearity and anisotropy eliminate the first eigenvalues, while, for large eigenvalues, both materials exhibit the same values.

Energy metabolism indicators allow determining the nutritional and metabolic condition and the energy imbalance that may be the cause of low fertility rates in llamas grazing on native pastures. In llamas, gestation is long, only one calf is born per year and the fertility rate is low. Therefore, measures must be taken to prevent miscarriages and give the offspring the best possible start in life. During the prepartum, postpartum and lactation transition period the decrease in dry matter intake coincides with the increase in nutrient demand due to the onset of lactation, which can lead to a negative energy balance, the enormous metabolic challenges during the transition period are related to the negative energy balance as a result of the mobilization of the body's energy reserves by increasing the concentration of non-esterified fatty acids and beta-hydroxybutyrate in the blood plasma. Camelids have higher blood glucose concentrations, lower plasma ketone body concentrations than domestic ruminants, a weak response to insulin and reduced cellular glucose uptake. The imbalance in metabolic adaptation mechanisms during the transition and lactation period interferes with body homeostasis, also predisposing to the development of ketosis. In addition, early postpartum is associated with a prolonged period of postpartum anestrus, delayed ovulation and poor reproductive outcomes.